Analisis Sentimen pada Twitter Tentang Pelarangan TikTok Shop Menggunakan Metode Random Forest dan Decision Tree - Dalam bentuk pengganti sidang - Artikel Jurnal

YUDHISTIRA IMAM PRAJA

Informasi Umum

Kode

24.04.1708

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Deep Learning

Dilihat

396 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<h4>Abstrak</h4> <strong>Penelitian ini mengeksplorasi dampak penutupan TikTok Shop oleh pemerintah Indonesia terhadap berbagai aspek ekonomi, industri e-commerce, perilaku konsumen, dan dinamika media sosial. TikTok Shop, sebagai platform e-commerce dalam aplikasi media sosial TikTok, telah menjadi salah satu sistem informasi bisnis penting yang mengumpulkan, menyediakan, dan menyimpan informasi terkait aktivitas jual beli secara elektronik. Penutupan platform ini menimbulkan reaksi antar masyarakat yang pro dan kontra yang diekspresikan secara luas melalui media sosial, terutama Twitter. Untuk menganalisis sentimen masyarakat terkait isu ini, digunakan dua metode machine learning yang relevan, yaitu Random Forest dan Decision Trees. Random Forest dikenal karena efisiensinya dalam data mining dan kemampuannya mengatasi ketidakseimbangan data dalam dataset besar. Sementara itu, Decision Trees menawarkan tingkat keakuratan yang serupa dan dapat diterapkan dalam mode serial maupun paralel, tergantung pada kapasitas data dan memori yang tersedia. Pada penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam tentang implikasi penutupan TikTok Shop serta efektivitas penggunaan algoritma machine learning dalam analisis sentimen sosial. Penelitian ini mendapatkan hasil cukup efektif dengan skor accuracy 75.24%, precision 80.18%, recall 67.06%dan f1-score 73.04%</strong><br /> <br /> <strong>Kata kunci : </strong><strong>random forest, decision tree, tiktok shop, e-commerce.</strong><br />